基于模型预测控制的轨迹跟踪自动驾驶系统

发布时间：2024-04-21 08:40

　　自动驾驶车是-种通过计算机系统实现无人驾驶的智能汽车,是一个集合多领域先进技术的综合产物。感知、决策、规划控制是自动驾驶车的三大核心,使车辆能够感知和理解行驶环境,进行主动决策,对全局或局部地图进行实时地路径规划,并准确控制车辆运动,跟踪期望的轨迹,达到期望的行驶要求。规划控制作为其中的核心之一,合理地规划轨迹、平稳地运动控制,是实现自动驾驶的关键。本文通过研究自动驾驶中的轨迹跟踪控制,设计了基于模型预测控制的轨迹跟踪自动驾驶系统。为了实现自动驾驶车对期望轨迹的跟踪,首先建立了道路Frenet坐标系下车辆状态表示模型。为了应用车辆模型构建控制器,对车辆运动学和动力学特性进行了分析,建立了车辆的物理模型,并以车辆纵向位置误差、纵向速度误差、横向位置误差、横向速度误差、航向角误差、航向角速度误差作为状态空间的状态,以转向角和加减速作为状态空间的控制量,构建了状态空间模型。基于车辆状态空间模型,构建模型预测控制的预测模型,在轨迹跟踪控制中应用模型预测控制,由控制作用下的过程模型预测车辆的未来状态,将预测模型转换为二次优化问题,并加上控制量约束,对该二次优化问题进行求解,滚动求得轨迹跟踪控制的...

【文章页数】：62 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景与意义
    1.2 国内外研究现况
    1.3 本文主要研究内容与方法
2 模型构建
    2.1 道路模型
        2.1.1 笛卡尔坐标系和Frenet坐标系
        2.1.2 参考路径的建立
        2.1.3 轨迹的建立
        2.1.4 在Frenet坐标系下的车辆轨迹状态计算
    2.2 车辆模型
        2.2.1 车辆运动学模型
        2.2.2 车辆动力学模型
    2.3 本章小结
3 车辆轨迹跟踪的模型预测控制
    3.1 模型预测控制理论基础
    3.2 轨迹跟踪的模型预测控制
        3.2.1 预测模型
        3.2.2 滚动优化
        3.2.3 反馈校正
    3.3 本章小结
4 车辆控制仿真
    4.1 ROS和Gazebo简介
    4.2 仿真软件设计与实现
    4.3 测试结果与分析
    4.4 本章小结
5 实体车辆平台
    5.1 实体车系统框架
        5.1.1 车体
        5.1.2 NVIDIA Jetson TX2开发平台
        5.1.3 RPLIDAR A2激光雷达
        5.1.4 ARM Cortex-M4微控制器
        5.1.5 姿态传感器MPU6050
        5.1.6 霍尔测速传感器AS5040
        5.1.7 其它
    5.2 实体车搭建
    5.3 测试结果与分析
    5.4 本章小结
结论
参考文献
附录A 上下层通信协议
攻读硕士学位期间发表学术论文情况
致谢



本文编号：3960658